贵州省土壤环境背景值图的编绘研究

一、制图单元的划分 对三十四个统计单元土壤中各元素含量的分布特征,含量水平进行了研究。在获得各统计单元土壤中各元素的背景值后,着重讨论了土壤背景值含量与土壤成土母质、土壤类型、地貌等自然环境因素之间的关系。然后确定其制图单元。 (一)对石灰岩、第四系、页岩、砂岩、砂页岩、冲击母质发育的土壤中元素含量水平与成土母质之间的关系进行了差异显著性检验,结果表明:这六种成土母质发育的土壤中元素背景值含量有显著性差异。其中砂岩发育的土壤中元素Mn、V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、F、Cd的背景值含量均低于其它成土母质发育的土壤。石灰岩母质发育的土壤中Mn、Ni、Zn、     

从土壤环境背景值与自然因素的相关性看背景值图绘制中各自然要素的地位

一、自然因素的相关性 (一)成土母质的影响: 成土母质的矿物成分和元素组成是形成各类土壤的物质基础,它最初决定着土壤中元素的水平,是影响土壤背景值整体的最主要因     

云南土壤锰元素背景值及其特征初探

云南省土壤锰元素含量呈对数正态分布,背景值低于全国和重庆地区,接近我国南方部分土壤锰元素背景值。比较高的是石灰土、棕壤;比较低的是黄棕壤、砖红壤。云南土壤的水平地带和垂直地带锰元素背景值分布有着明显的变化规律,土壤中锰的总含量受成土母质母岩的影响尤为明显;由于成土母质母岩中含锰量不等,各成土母质母岩发育的土壤锰元素背景值也有较大差异;不同土类的锰元素背景值在同种母质母岩中也不相同;土壤锰元素背景值在滇西和滇西北地区较高,其余地区的土壤锰元素背景值呈无规律性的镶嵌分布。     

江苏省环境条件对土壤若干元素含量的影响

一、母质对土壤元素含量的影响 江苏省土壤的成土母质可分幺武岩、花岗岩、闪长岩、页岩、砂岩、片麻岩、锦屏含磷组、长江冲积物、湖积物、海积物、第四纪红土、河积物、下蜀黄土、黄土状物质、黄河冲积物等。各母质的元素含量,见表1～10。     

土壤背景值元素共生组合规律初探

本文采用R型聚类分析对全省区域内发育于多种成土母质上、分布于多种土类中及各种不同地貌上的210个土壤样品及有代表性的成土母质和土类进行研究,全面综合地探讨表生环境中微量元素的共生组合规律。     

中国土壤中溴,碘的背景含量

通过对全国八百余个表层土样的分析测试,获得了中国土壤中溴、碘背景含量的总体水平及在各土类中的含量,相对于地壳丰度,中国土壤中溴、碘普遍得到了富集,溴、碘含量分异变化较大,并具有明显的地域分异特征,影响中国土壤中溴、碘含量的主要因素是降水量、土壤吸附体的含量以及某些特殊母质。     

中国土壤环境背景值分区分级统计图的设色研究

分区分级统计图不但可以充分表达化学元素在地理空间中的宏观分布规律以及内在联系,而且具有直观性、概括性和综合性的特点。其缺点是只能反映区划单位之间的差别,不能反映同一区划单元内部的差异或局部上的差异,区划单位越大,反映元素在土壤中的分布状况越概略。编制这种图的条件有四个: 1.必须具备制图区域的基础图件。如土壤图、母质、母岩图、地形图、植被图、pH值图、土地利用图以及水系图等。 2.必须掌握影响元素含量的主要因素如土壤类型、成土母质母岩、植被、pH值、地形、土地利用方式和土壤质地等     

土壤中元素背景值异常与找矿指示作用的研究

1.样品来源与分析方法土壤背景值样品,按照“全国土壤环境背景值研究采样技术规定”的要求,分别采自江西省发育在花岗岩母质上的红壤.按土壤自然发生层次共采集了16个剖面的A、B和C三层土样及三个基岩样品.含矿异常区样品采自江西省赣南某地,共采集12个剖面,其中两个大剖面分别采自己知     

模糊数学模式识别法研究中国土壤各成土母质间的相互关系

本文用模糊数学贴近度原则对发育于不同母质的土壤进行模式识别,从而观察各类母质间贴近或远离的相互位置。这在以往的文献中尚不多见。 设(?)_1和(?)_2为论域U上的两个模糊子集。设论域U为实数域,(?)_1和(?)_2为正态模糊子集,则(?)_1和(?)_2间的贴近度为:     

影响北京土壤元素背景值的成土因素

一、成土母质 对照表1与表2明显地看出:在山区,发育在残坡积物上的土壤,铅、钴元素含量比较均匀,     

阿勒泰地区土壤微量元素环境背景值分布特征

从土壤形成的自然环境特点，成土母岩、母质等方面了区域土壤环境背景值特征，为地区土地资源的合理开发利用、农牧业合理布局、土壤污染防治等提供基础资料。     

黄土高原土壤母质中的稀土元素背景值研究

一、样品采集 采样点分布于黄土高原北纬34°到38°,东径103°到112°的黄土沉积区(图1)。采样点的选取是在黄土及土壤的分布基础上随机布点。63个土壤剖面的分配为黄绵土22个,黑垆土18个,(土娄)土10个,灰钙土7个,灰褐土7个。所有土壤剖面均按其发生层次采样。三个典型黄土地质剖面分设在不同黄土地带,按其黄土沉积时序及古土壤发生层次取样。其中35个古土壤的下伏黄土作为不同地带的典型黄土,用以和现代土壤的黄土母质比较。     

中国土壤Fe、Al的环境背景值及其分布趋势的研究

本文介绍了我国34省市及地区的40余处土类样品中Fe、Al的环境背景值,探计了母质母岩、成土过程以及某些地区气候,微生物活动等因素对土壤中Fe,Al含量的景响。总结出我国土壤中Fe、Al背景值呈现南高北低,东高西低的分布趋势。     

陇川县甘蔗土壤pH值时空变化特征及影响因素

通过统计2007年和2020年陇川县甘蔗种植区土壤pH值数据，应用全局Moran，s I指数、冷热点分析、半方差函数和克里金插值等方法对蔗区土壤pH值的时空变化特征及影响因素进行研究，结果表明，2007—2020年蔗区土壤总体呈快速酸化趋势，pH值下降了0.38个单位，降幅达7.54%，与非甘蔗种植区相比，显著下降了1.03个单位。研究区中部和西南部土壤pH值下降显著，在土壤类型上红壤、水稻土和赤红壤的pH值显著下降，降幅分别为10.94%、9.98%和3.83%。在成土母质上第四纪冲积物土壤pH值降幅最大，达0.52个单位。蔗区土壤pH值时空变异主要受人为因素和自然条件的综合影响，人为因素对土壤pH值的变化具有主导作用。     

利用土壤背景值研究土壤铅砷环境监测基准

1.我国土壤铅的环境背景值应用1.1 区域性土壤环境背景值应用举例:在黄土区布设的64个剖面点,均远离城镇和工矿点.土样分析数据利用Ti或Hf作参比元素进行富集系数计算,富集系数都小于1.2,没出现土样污染现象.所有剖面的母质都是风成黄土,随机分布于三个黄土带(砂黄土、黄上、粘黄     

利用颗粒组成预测土壤中元素含量

地表的岩石经过物理的、化学的风化过程形成大小不等、形状各异的矿质颗粒。它们是土壤的基本组成成分,也是土壤中金属元素的主要来源,而其自然含量往往与土壤母质类型或来源密切相关。我们的研究证明:土壤中Sr、Zr含量与小于0.01mm的物理性粘粒呈极显著负相关:Fe、Ti、Co、Ni、Zn、Li、Cr、Pb、Cu、As、Mn等元素则与土壤中小于0.01mm的物     

利用“正交表”直观分析影响土壤环境背景值的因子

实践和理论都告诉我们,影响土壤微量元素背景值的原因,不仅仅是与之有关的各个因子在起作用,而且有时某些因子联合起来作用,这个作用称为“交互作用”(联合作用)。如影响土壤微量元素含量的因子有土类、母质母岩、地形、pH、质地等,但是,有时我们还必须把影响因子的联合作用也考虑进去,这种作用绝对不是两个因子作用的简单加和。 现在以湖南省土壤环境背景值数据(Cu)为例来说明如何利用“正交表”选点和直观分析影响因子的方法。     

基于PMF模型的矿区土壤重金属来源解析

通过在某矿区采集农田土壤和菠菜样品,分析其中重金属含量,基于相关性分析和PMF模型对该矿区农田土壤重金属来源进行解析。结果表明,研究区土壤中Cd、As、Zn、Cr和Cu 元素明显富集,分别是当地土壤背景值的5.7倍、4.4倍、2.4倍、1.5倍和1.3倍;相关性分析结果显示,研究区内Cu、Zn、As、Cd元素存在一定的相关性,可能具有同一污染源;PMF模型结果说明,研究区土壤中重金属主要来源分别为工业污染源、自然母质源、交通污染源和农业污染源,其对当地土壤重金属污染贡献率分别为39.8%、22.8%、21.6%和15.8%。     

三江源畜牧业示范区土壤重金属含量特征及评价

为了明确三江源智慧生态畜牧业示范区内土壤重金属元素含量特征及潜在风险,2015年7月在三江源智慧生态畜牧业示范区11个示范村镇进行土壤样品采集,带回实验室分析Pb、Cd、Hg、Cr、Cu、Zn、Ni含量。对数据进行统计分析并采用内梅罗综合污染指数和生态危害指数进行风险等级评价。结果显示:部分采样点重金属元素含量高于青海省背景值;Pb、Cr、Cu、Zn、Ni主要受土壤母质的影响,Cd受自然和人为因素的双重影响,Hg主要受人为因素影响;内梅罗综合污染指数显示11个点位的指数都小于1,该地未出现污染状况;生态危害指数显示除GMY点位处于轻微风险等级,其余采样点为中等风险等级。总体上示范区内土壤未出现强污染和面源污染状况,但需要加强点源污染的风险防范。     

北京农业土壤中若干元素背景值在污灌区质量评价中的应用

污灌区土壤评价依据 对土壤环境质量的评价,迄今为止国内外还没有一个统一的评价标准和方法。国内通常采用的方法是采集一定数量的未污染地区的土壤样品,分析所要评价毒物的含量作为背景值,並以此作为评价的依据。由于背景区常常选在远离污灌区的农田,以至所获得土壤背景水平往往不能反映区域性的环境特征。例如重金属在土壤中分布形态不同,在不同区域和不同土壤类型、成土母质和土壤质地中的含量有着很大差异。所以,进行环境评价和预测时,需要考虑背景值在各区域范围内的分异规律问题。